Seiji Takeda

IBM研究所←Ecole Centrale de Lyon←慶應(博/修/学) Views are my own

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

本日ついに、Webアプリ IBM Molecule Generation Experience (MolGX) を公開することができました！
AIの基本を学びながら、誰もが簡単に新物質のデザインを体験できます。
どうぞよろしくお願いします。
https://t.co/K09xKQ3qjJ
https://t.co/fPGtEpFiqS
#マテリアルズインフォマティクス #AI #化学

[Biology+AI Daily @BiologyAIDaily]

SELF-BART: A Transformer-based Molecular Representation Model using SELFIES @IBMResearch

1. SELF-BART introduces an encoder-decoder architecture that leverages SELFIES (SELF-referencing Embedded Strings) to ensure the generation of syntactically valid molecules, outperforming SMILES-based approaches.

2. The model addresses a key limitation in existing molecular models by combining representation learning with auto-regressive generation, making it suitable for both molecular property prediction and molecule generation tasks.

3. SELF-BART’s use of a denoising objective during training improves its ability to learn robust molecular representations, leading to superior performance across nine MoleculeNet benchmark datasets.

4. Compared to graph-based and SMILES-based models like ChemBERTa and MolFormer, SELF-BART achieves state-of-the-art results in classification tasks (e.g., 96.9 ROC-AUC on ClinTox) and regression tasks (e.g., 1.397 RMSE on FreeSolv).

5. The model demonstrates excellent generative capabilities, achieving 99.8% validity, 100% novelty, and high internal diversity in molecule generation tasks, showcasing its potential for drug discovery applications.

6. SELF-BART’s encoder-decoder framework provides the flexibility to generate new molecules from learned representations, allowing researchers to explore novel chemical spaces effectively.

7. Preliminary results indicate SELF-BART’s potential to generate diverse, valid, and novel molecular structures, setting the stage for future studies on conditioned molecular generation.

8. This study underscores the advantages of SELFIES for molecular modeling and highlights SELF-BART’s applicability in both virtual screening and molecular optimization tasks.

@SeijiTkd @ipd_indra
📜Paper: https://t.co/ympy0vGlF1

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

@Tack67 ありがとうございます、とても励みになります。
素晴らしい記事にして頂き感謝です。今でもあのブログ記事はお客様にご紹介しています😊

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

NeurIPS2023、すごい人出です。

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

AI Alliance Symposium 2023
2023/12/14 (Thu) 13:30-14:30
IBMとMetaが世界50以上の企業・大学・研究機関と発足した「AI Alliance」について、産学官のゲストともに議論します。Youtubeで視聴できるようです。
https://t.co/R4f8Fnw6nb

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

IBM ResearchとMetaによる主導のもと、「AI アライアンス」が結成されました。日本からは東大や慶応、Sonyなどが名を連ねています。
様々な分野におけ��基盤モデルをはじめ、オープンかつ安全なAIの構築に取り組んでゆきます。
https://t.co/JjTYd5hNob
公式Website：https://t.co/i6rjdrV5kl

[Kyosuke Nishida @kyoun]

本日の記者会見にて、NTTの大規模言語モデル「tsuzumi」が発表されました。関わって頂いた沢山の方々に感謝です！産業の発展を牽引するモデルとなるように、雅楽の合奏の開始の切っ掛けを担う「鼓」から名前を取りました。
https://t.co/EbrYoM7ZJO
11/14～17のNTT R&D FORUMにて本LLMに関する展示があります。私からは本LLMについて特別セッションにて講演を行います！ぜひフォーラムにご参加ください。
https://t.co/zSAhqzN3yU

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

NTT発表の大規模言語モデル「tsuzumi」、目指すは特化型・超軽量化だそうです。
学習・推論コストをGPT-3クラスと比べて数10分の１以下に低減とのこと。
https://t.co/bmHIUWlsYX

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

NeurIPS 2023 Workshop AI4Mat に、弊グループから、MI用の基盤モデルに関する２本の論文が採択されました！
・Multi-modal Foundation Model for Material Design
・MHG-GNN: Combination of Molecular Hypergraph Grammar with Graph Neural Network
#NeurIPS2023

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

港区のいま。

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

私が通う空手道場の師範代が、極真空手の世界大会「型部門」に日の丸を背負って出場されます。45歳、「夢は若者の特権ではない！」
シニア世代には特に読み応えのある記事です。
https://t.co/Dgadoo83jF

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

@ahirao 「【ほぼ】全社員」なので、さすがにそれはないと思っています。僕は虎ノ門には今のところご縁はないですが、それに限らずまたキャッチアップしましょう！

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

日本IBM の本社が虎ノ門ヒルズに移転。
役員も含めほぼ全社員がフリーアドレス。

[Ryuki Tachibana @trlryuki]

箱崎事業所も残るのですが #日本IBM の本社が虎ノ門ヒルズに移転します。役員も含めほぼ全社員がフリーアドレスとなり、それらの事業所やリモートも含め働きや���い場所で働きます。社長も固定席がないので社長室所属の私もどんな働き方になるか楽しみです。

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

将棋AIがとうに人間を凌駕して���なおプロ棋士の熱戦に一喜一憂するように、結局はAIが野放図に創り散らした見栄えの良い生成アートより、人間が魂込めて描いたものを人は見たいのだろう。

[kenken @kenken26679105]

この緑色の…大規模言語モデル入門の本、かなり秀逸じゃないすか？🤔🤔

日本語も読み易いし、
解説の流れも全体→細部とスムーズに理解できるし。

そして、改めて、ニューラルネットワークの美しさに惚れ惚れしますね☺️
NNを考えた人、天才すぎ😆👍

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

@kanako__sasaki ネットで拝見した他の作品も、ずっと眺めていたくなるような身に沁みる鮮やかさだと思いました。ご活躍楽しみにしています！

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

綺麗なブルーを発見。
AI画像生成など野暮な考えを片時忘れさせてくれる。
佐々木香菜子展@六本木ヒルズ。

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

ベイエリア出張ついでに立ち寄ったスタンフォード大学。
広大で美し過ぎるキャンパスを歩いていると、環境が人間を作るのだなと改めて思いました。

[Seiji Takeda @SeijiTkd]

弊チームと���ラジルのラボが数年前に実施した研究成果が、 npj Computational Materialsに掲載されました。
MolGXと呼んでいる分子グラフ生成技術を用いて、カーボンリサイクル用のポリマー薄膜の分子構造を生成しています。
https://t.co/6QY1IWGKbI